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我不明白大学到底在学什么？ - Dearx的回答 - 知乎
我在初中高中的时候经常看到这些类似的“潜规则”，这里选取的有代表的一个回答。我本以为只有在“没有那么好的大学”会出现这种情况，事实证明世界是一个草台班子。我们学校的某些人，如果出去不拿出学生证，单凭素质和学习能力、生活习惯来看，不大可能被认为是某上游985学校的学生了。
我第一次意识到这个问题的严重性，是上个学期我还是好好学生，选了一堆课的时候，没有时间参加院系里的足球队训练了。有个学长跟我说，“大学第一课，学会翘课”。
翘课应该是对的。如果一节课你坐在那里也就是刷刷手机的水课、是还有打乱生物钟的早八，不如拿这点时间做一些更值得的事情，比如去想去的地方玩，看一场音乐剧，连成一长片的时间去自习，研究一些乱七八糟的东西。在这种课堂上不仅什么也学不到，老师的声音往往会让你断断续续的抬头听两句，很不适合做作业。
某种层面来说复旦这点做的是好的，因为大部分课都不点名或者可以很轻易的逃过点名，并且课很少。给予了我充足的时间干自己的事情。学会在规则中寻找间隙。
第二件事是学会社交。我接触的很多人都有一种，将“i人”这种标签当成自己的挡箭牌，而不愿意面对自己已经进入社会的现实（这也是我不喜欢mbti的绝大部分原因，把自己的某种不成熟归因于预设好的标签）。这当时可以是一种选择，但如果抱怨“为什么一定需要打交道才能……”的时候，原因已经在你的选择上了。比如寝室里的问题，与其自己跟自己过不去，私下里找同学诉苦，不如直接跟室友说一说，往往是有效的多。
现在的大学跟我小时候想象的不一样。可能是我没加入什么社团、学生会，也没有在大学里寻找另一半的需求，我认识的人不多，并且大多数都不是喜欢运动、出去玩、晚上喝酒畅聊的人。这点到现在都是我的遗憾。
为什么大学计算机全是深度学习？ - BugBuster喵的回答 - 知乎
十分契合我的问题和回答，因为我最近开始学 cs224n，并且参与了软工方面的工作，进了量化实验组打杂，选了计算机科学技术，但是对未来的方向感到迷茫——我不知道什么方面在未来更不会被AI取代，哪个方向更有价值，什么方向又更适合我。
我越是学习，越觉得科技的进步和LLM的强大。我时常担心自己被AI替代。我看见大家都在学 ML，DL，做 CV，NLP 方面的工作（FD的NLP算是资源数一数二的组了），大家都觉得专业的未来是无限的，软工是最先被AI替代的行业。
但是，我在上学期选专业的时候就觉得，应该让计算机专业的人去做AI，而不是让AI专业的人去做AI（天才除外）。所以我选择了计算机科学与技术，学一些在现在看来“毫无意义”的底层原理、操作系统、网络。
在做了软工和第一次用 vibe coding 做黑客松之后，我觉得 AI 还没有公众号吹嘘的这么强。起码在底层的架构优化，前沿算法的实现上，gpt5.4 还没有能做到轻松完成我的数据结构PJ的程度。在工程代码的项目上，如果没有人的限制，AI会底层写的臃肿不堪，大量的重复造轮子。在 vibe coding 时代，写出来一个能跑的东西不是这么难了，但是写出来一个好用、优化好的东西，更体现了程序员的功底。我在开会的时候听孙博说：“有人觉得写代码才是软工，但是现在能写出来一个东西能跑的东西已经不再难；但是把一个响应从 20s 优化到 10s，5s，才是软工在做的事情。”
今天看了最近很火的 Quantalpha 用 LLM 做因子挖掘，主要框架就是多智能体，和现在软工的方向很重合。这让我对软工的信心又增加了许多。这跟股票也很像——在无人问津的时候潜伏进去。
时间不早了。今天大 A 走出独立行情，又被狗庄掏了 100 瓶可乐。我倾向于借世界局势来洗我盘，下周就疯狂拉升了。
哎，不看盘是对的。